1. simple random sampling: 난수표를 이용해 모든 대상이 동일한 기회를 갖도록 추출되는 방법
2. stratified random sampling: 일정 기준에 따라 2개 이상의 동질적 층으로 구분하여 층별로 추출되는 방법.
중요 집단을 빼지 않고 표본에 포함시킬 수 있으므로 대표성이 높음. 기존 비율을 유지한 채로 추출.
3. systematic random sampling: 무작위 위치에서 출발점을 선택하고 각 k번째인 데이터로 추출하는 방법. 데이터 개수가 많다면, 단순무작위표본추출에 비해서는 대표성이 높음.
4. cluster sampling : 모집단의 대상을 직접 추출하지 않고 여러 개의 cluster로 묶어서 cluster를 추출해 군집내 대상을 조사하는 방법.
단순표본추출에서 현실적으로 제약이 있을때 이용될 수 있음.
참고자료: 표본추출 (tistory.com)
표본추출
1. 표본추출이란? 그림1.1 모집단으로부터 표본추출과정 표본이란 연구대상 전체에서 선택된 일부를 말하며, 이런 표본을 선택하는 과정을 표본추출(표집)이라고 말한다. 표본추출에서는 표본이
bohemian0302.tistory.com
'데이터분석 > 전처리' 카테고리의 다른 글
| 다중공선성 제거: X변수 축소 (0) | 2023.08.25 |
|---|---|
| Feature selection? sklearn을 활용하면 (0) | 2023.07.19 |
| 평가지표 (1) Accuracy와 Precision and Recall (0) | 2021.08.02 |
| 데이터 불균형 문제를 대하는 법 - Sampling 방법론 (0) | 2021.04.13 |
| 표준화(standardization)와 정규화(normalization) (0) | 2021.01.27 |